Bibliographic record
Abstract
Étant donné que les femmes sont quatre fois plus susceptibles que les hommes d’être victimes d’un homicide conjugal, la plupart des recherches se centrent sur les hommes ayant tué leur conjointe ou leur ex-conjointe. Peu d’études portent sur les enjeux psychosociaux de femmes auteures d’un homicide conjugal. L’objet de notre article est d’étudier, dans une visée exploratoire, les caractéristiques criminologiques et les motivations de femmes auteures d’un homicide conjugal. Pour ce faire, une analyse exhaustive des dossiers du coroner en chef du Québec a été effectuée sur une période allant de 1989 à 2006, pour un total de 40 cas. Nos résultats indiquent que la moitié des femmes (50 %) ont été condamnées à purger une peine provinciale ou fédérale, 22,5 % ont été acquittées des accusations qui pesaient contre elles, 5 % ont été reconnues non responsables criminellement en raison d’un trouble mental grave, tandis que 12,5 % se sont suicidées à la suite du passage à l’acte homicide. Par ailleurs, plus de la moitié des femmes (57,5 %) se sont dénoncées à la suite de l’homicide, presque la moitié du groupe de femmes (47,5 %) ont utilisé un instrument perforant et 37,5 %, une arme à feu. Enfin, 17,5 % des femmes se sont acharnées sur leur victime au moment de l’homicide. En outre, les motivations retenues sont la dispute dans 25 % des cas, l’autodéfense dans 25 % des cas, la mesure de représailles dans 20 % des cas et 12,5 % des femmes ont passé à l’acte pour un motif financier.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".